ڪپهه جي واڌ جي نگراني لاءِ يو اي وي ملٽي اسپيڪٽرل ريموٽ سينسنگ

ٽن زرخيزي مرحلن تي ڪپهه جون ملٽي اسپيڪٽرل ۽ نظر ايندڙ تصويرون UAV-مائونٽ ٿيل ملٽي اسپيڪٽرل ۽ RGB سينسرز ذريعي حاصل ڪيون ويون، انهن جي اسپيڪٽرل ۽ تصويري خاصيتون ڪڍيون ويون، ۽ زمين تي ڪپهه جي ٻوٽن جي اوچائي سان گڏ، ڪپهه جي SPAD جو اندازو ووٽنگ ريگريشن انٽيگريٽڊ لرننگ (VRE) ذريعي لڳايو ويو ۽ ٽن ماڊلز، يعني رينڊم فاريسٽ ريگريشن (RFR)، گريڊينٽ بوسٽڊ ٽري ريگريشن (GBR)، ۽ سپورٽ ویکٹر مشين ريگريشن (SVR) سان مقابلو ڪيو ويو. اسان ڪپهه جي نسبتي ڪلوروفيل مواد تي مختلف اندازي جي ماڊلز جي اندازي جي درستگي جو جائزو ورتو، ۽ ڪپهه جي واڌ تي ڪپهه ۽ سويابين جي وچ ۾ انٽرڪراپنگ جي مختلف تناسب جي اثرات جو تجزيو ڪيو، ته جيئن ڪپهه ۽ سويابين جي وچ ۾ انٽرڪراپنگ جي تناسب جي چونڊ ۽ ڪپهه SPAD جي اعليٰ درستگي جي تخميني لاءِ بنياد فراهم ڪري سگهجي.

RFR، GBR، ۽ SVR ماڊلز جي مقابلي ۾، VRE ماڊل ڪپهه جي SPAD جي اندازي ۾ بهترين تخميني نتيجا ڏيکاريا. VRE تخميني ماڊل جي بنياد تي، ملٽي اسپيڪٽرل تصويري خاصيتن، نظر ايندڙ تصويري خاصيتن، ۽ ٻوٽي جي اوچائي فيوزن سان ماڊل ان پٽ جي طور تي ٽيسٽ سيٽ R2، RMSE، ۽ RPD سان ترتيب وار 0.916، 1.481، ۽ 3.53 سان سڀ کان وڌيڪ درستگي هئي.